Navzdory rostoucímu hypu kolem autonomních AI systémů je podle nové střízlivé prognózy společnosti Gartner většina projektů agentní umělé inteligence odsouzena k neúspěchu během příštích dvou let.
Výzkumná firma předpovídá, že více než 40 % agentních AI projektů bude do konce roku 2027 zrušeno, a to ze tří hlavních důvodů: rostoucí náklady na implementaci, nejasná obchodní hodnota a nedostatečné řízení rizik.
Agentní AI označuje systémy, které dokážou autonomně plnit cíle a jednat s minimálním dohledem člověka. Na rozdíl od tradičních AI asistentů nebo chatbotů jsou skutečné agentní systémy schopné analyzovat situace, formulovat strategie a samostatně provádět složité úkoly. Technologičtí giganti jako Salesforce a Oracle tuto technologii přijali a investují miliardy v naději na zvýšení ziskových marží a optimalizaci provozních nákladů.
Anushree Verma, hlavní analytička Gartneru, však varuje, že většina současných projektů jsou pouze „rané experimenty nebo důkazy konceptu, které jsou většinou poháněny hype a často nesprávně aplikovány“. Tento rozpor mezi očekáváním a realitou může organizacím zatemnit skutečné náklady a složitost nasazení AI agentů ve velkém měřítku.
Zpráva také upozorňuje na znepokojivý trend „agent washingu“ – klamavé praxe přeznačování stávajících produktů, jako jsou AI asistenti a chatboti, na agentní AI bez skutečného přidání autonomních schopností. Gartner odhaduje, že pouze asi 130 z tisíců dodavatelů, kteří tvrdí, že nabízejí agentní AI řešení, je skutečně legitimních.
Přes tyto výzvy zůstává Gartner ohledně dlouhodobého potenciálu agentní AI optimistický. Firma předpovídá, že do roku 2028 bude alespoň 15 % každodenních pracovních rozhodnutí učiněno autonomně prostřednictvím agentní AI, oproti téměř žádným dnes. Podobně se očekává, že do roku 2028 bude 33 % podnikových softwarových aplikací obsahovat agentní AI funkce, zatímco dnes je to méně než 1 %.
Organizacím, které se chtějí vyhnout tomu, aby se staly součástí 40% neúspěšných projektů, Gartner doporučuje využívat agentní AI pouze tam, kde přináší jasnou hodnotu nebo měřitelnou návratnost investic. V mnoha případech může být úspěšnější kompletní přepracování pracovních procesů s agentní AI jako ústředním prvkem, než pokus začlenit autonomní agenty do stávajících systémů.